Zukunft ohne Hierarchie

Was ist eine zukunft ohne Hierarchien?

Unordered Future ist eine Plattform für die Vermietung von GPUs sowie für KI-Anwendungen, die flexible Rechenleistung, Modelle, Anwendungsimages und Container-Management an einem Ort bündelt.

Benutzer können entweder fertige Anwendungen wie ComfyUI direkt starten oder GPU-Instanzen erstellen, um Aufgaben wie Modelltraining, Inferenz und Entwicklung durchzuführen.

Die Hauptfunktionen der zukunftsfreien Struktur

Rechenleistungsmarkt

Der Rechenleistungsmarkt dient dazu, GPU-Modelle, CPUs, Speicher, Systemfestplatten und Images auszuwählen und Cloud-Instanzen zu erstellen, wobei die aktuellen Ressourcenpreise berücksichtigt werden.

• Verschiedene GPU-Modelle und -Konfigurationen verfügbar
• Unterstützung zur Erstellung und Beendigung von Instanzen auf Anfrage
• Betriebskosten pro Sekunde berechnen
• Nach dem Herunterfahren kann es erneut gestartet werden, um weiterhin Daten zu verwenden.

KI-Anwendungsmarkt

Der Anwendungsmarkt packt gängige Open-Source-Tools, Modelle und Abhängigkeiten in Images zusammen. Nachdem der Benutzer eine GPU ausgewählt hat, kann die Anwendung sofort gestartet werden – dadurch werden manuelle Einrichtungsschritte reduziert.

• ComfyUI mit voreingestellten, häufig verwendeten Knoten und Modellen
• Mixuan Video, Flux und Stable Diffusion-Workflows
• Anpassungsumgebungen für Modelle wie LLaMA-Factory
• Sprachanwendungen wie GPT-SoVITS, RVC usw.
• Digitale Menschen, 3D- und Videoerstellungstools

Modellplatz

Der Modell-Platz dient dazu, die von der Plattform unterstützten Modelle sowie die entsprechenden Aufrufpunkte zu entdecken. Er eignet sich dazu, zunächst die Arten der Aufgaben zu vergleichen und anschließend die passende Anwendung oder Rechenleistung auszuwählen.

Ob ein Modell für kommerzielle Zwecke genutzt, weiterverbreitet oder zur Erstellung bestimmter Inhalte verwendet werden darf, hängt von der Lizenz des Modellentwicklers sowie den Regeln der Plattform ab.

Container-Instanz

In den offiziellen Dokumentationen wird eine Instanz als ein Cloud-Computer beschrieben, der bei Einschalten Aufgaben ausführen kann und bei Ausschalten mit der Berechnung aufhört, die vorhandenen Daten jedoch beibehält.

Instanzen können weiterhin durch versehentliche Löschung, Zahlungsverzüge, Plattformrichtlinien oder Speicherprobleme Risiken aufweisen; wichtige Modelle und Werke sollten nicht nur in einer einzigen Instanz gespeichert werden.

Öffentliche und private Spiegel

Öffentliche Images stellen eine von der Plattform bereitgestellte Laufumgebung bereit, während private Images es Benutzern ermöglichen, ihre eigenen Systeme, Abhängigkeiten, Modelle und Arbeitsverzeichnisse zu speichern.

• Schnelle Erstellung von Instanzen aus öffentlichen Abbildungen
• Speichern Sie die umgebungsbezogene Debugging-Arbeit als private Image.
• Wiederherstellung des Arbeitszustands mit privaten Images
• Kürzung der Konfigurationszeit für Teams oder wiederkehrende Aufgaben

Dateiübertragung und Fernzugriff

Die Dokumentation bietet verschiedene Möglichkeiten zum Hoch- und Herunterladen von Daten, wie Container-Cloud-Speicher, Dateiübertragungs-Plugins, Cloud-Speicher, FileZilla und Jupyter.

• Verbindung zu einer Cloud-Instanz über SSH
• Verwendung von WebShell zur Steuerung des Browser-Terminals
• Verwaltung von Code und Dateien über Jupyter Lab
• Konfiguration der HTTP-Port-Zugriffsschnittstelle für die Anwendungsoberfläche

GPU-Überwachung und automatisches Herunterfahren

Benutzer können die Nutzung des GPUs überwachen und für inaktive Instanzen eine automatische Abschaltung konfigurieren, um zu verhindern, dass nach Abschluss der Aufgabe weiterhin der Kontostand aufgebraucht wird.

Die Regeln für den automatischen Herunterfahren sollten zunächst an Testinstanzen getestet werden. Bei längerem Training muss außerdem verhindert werden, dass durch Unterbrechungen bei der Datenladung falsche Entscheidungen getroffen werden.

Wie wird eine stufenlose Zukunft genutzt?

Für neue Benutzer wird empfohlen, zunächst mit kleinen Instanzen und kurzer Laufzeit die Spiegelung, das Netzwerk sowie den Dateiübertragung zu testen, bevor man mit formalen Trainings- oder Erstellungsaufgaben beginnt.

1. Registrieren Sie ein Konto und vollziehen Sie die Authentifizierung gemäß den Anforderungen der Plattform.
2. Einen kleinen Betrag an Energie aufladen oder die verfügbaren Aktionspunkte nutzen
3. Wählen Sie den Eingang für die Aufgabe im Anwendungsmarkt oder im Rechenleistungsmarkt aus.
4. Überprüfung von GPU, CPU, Speicher, Speichersystem und Preis pro Einheit
5. Instanz erstellen und über Web, SSH oder Jupyter verbinden
6. Daten hochladen und kleine Testaufgaben ausführen
7. Ergebnisse speichern, Dateien sichern und rechtzeitig den Rechner herunterfahren.

Methoden zur Auswahl der GPU

• Erst schätzt man den Arbeitsspeicher anhand der Modellparameter und der Genauigkeit.
• Die Trainingsaufgabe berücksichtigt gleichzeitig die Bandbreite des Hauptspeichers sowie die Kommunikation zwischen mehreren Karten.
• Bei der Erstellung von Bild- und Videoclips muss überprüft werden, welche Grafikkartenarchitekturen die Anwendung unterstützt.
• Vergleich von Stundensatz und tatsächlicher Bearbeitungszeit der Aufgabe
• Vermeiden Sie es, sich nur auf den Namen der Grafikkarte zu konzentrieren und dabei CPU, RAM und Speicher zu übersehen.

Unterstützungsplattformen

• Webseite oder offizieller Online-Zugang
• Linux

Client, Region, Sprache und Eingangspunkt können je nach Version ändern; vor der Installation oder Bezahlung sollte man sich an der aktuellen Produktseite orientieren.

APIs, SDKs und Open Source

Die offiziellen Dokumentationen bieten eine API zur Verwaltung der GPU-Ressourcen, mit der Ressourcen abgerufen, Container erstellt, der Status von Instanzen ermittelt, Instanzen gelöscht sowie eine automatische Herunterfahren bei Inaktivität konfiguriert werden kann.

Die Plattform bietet außerdem Cloud-basierte Workflows sowie Anleitungen zur Aufrufung bestimmter Modelle, die geeignet sind, um Rechenleistungen und Erstellungsaufgaben in automatisierte Prozesse zu integrieren.

Preise und Pakete

In der zukünftigen Version wird „Strom“ als virtueller Kontostand verwendet, wobei die Kosten für GPU je nach Modell, Konfiguration und Betriebsdauer dynamisch abgezogen werden.

Laut den offiziellen Vereinbarungen gilt Strom als virtuelles Produkt – nach dem Kauf ist er in der Regel nicht erstattungsfähig oder zurückgabefähig. Daher sollte man vor dem Aufladen zunächst die verfügbaren Ressourcen sowie den tatsächlichen Preis überprüfen.

Für welche Benutzer geeignet

• AI-Zeichner: ComfyUI und Generierungsmodelle im Cloud-Betrieb
• Video-Content-Ersteller: Verwendung von Video-Workflows wie Hunyuan, Wan usw.
• Modellentwickler: Training, Feinabstimmung, Inferenz und Testing abschließen
• Studenten und Wissenschaftler: GPU-Anmietung nach Bedarf zur Durchführung von Experimenten
• Anwendungsautor: Container packen und die Anwendung über die Plattform verteilen

Vorteile des Produkts

• Anwendungen, Modelle und GPU-Rechenleistung sind auf derselben Plattform konzentriert.
• Fertige Images senken die Hürden für die Bereitstellung von Open-Source-Anwendungen
• Unterstützung für SSH, WebShell, Jupyter und Port-Zugriff
• Das Dokument behandelt Instanzen, Images, Dateien und Linux-Befehle.
• Bietet APIs für die Verwaltung von GPUs und den Aufruf von Modellen.

GitHub und der Open-Source-Zustand

Die Plattform „No-Grade Future“ gehört an sich zu einem geschlossenen, kommerziellen Service. Derzeit gibt es keine offiziellen Quellcode-Repositorys, die eine zuverlässige Zuordnung zu dieser Plattform ermöglichen würden.

ComfyUI, Modelle und Erweiterungen in der Plattform können aus verschiedenen Open-Source-Projekten stammen; Lizenzen, kommerzielle Nutzung sowie Anforderungen hinsichtlich der Kennzeichnung müssen einzeln überprüft werden.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die GPU-Ressourcen und der Preis pro Einheit ändern sich je nach Lagerbestand und Konfiguration.
• Der gekaufte Strom wird in der Regel nicht rückerstattet.
• Datenspeicherung beim Herunterfahren bedeutet keine dauerhafte Sicherung.
• Dritte Spiegel und Knoten können Sicherheits- und Kompatibilitätsrisiken aufweisen.
• Bei der Aktivierung von Ports muss Authentifizierung eingestellt werden, um das Offenlegen sensibler Dienste zu vermeiden.
• Die Erstellung von Inhalten sowie die Verwendung von Trainingsdaten erfordern eine eigene Überprüfung der Genehmigungen.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Empfehlungswert: 4,3/5.

Future Without Levels eignet sich für Nutzer, die Open-Source-AI-Anwendungen schnell starten möchten oder GPUs nach Bedarf mieten wollen. Die Anwendungsbilder sowie die Dokumentationen verkürzen die Zeit für die Einrichtung der Umgebung.

Vor der Verwendung sollten insbesondere die Grafikspeicherkapazität, der Preis pro Einheit, die Speicherkapazität sowie die Zeit, die für die Ausführung der Aufgaben benötigt wird, miteinander verglichen werden. Zudem sollten automatische Abschaltfunktionen, Datensicherungen sowie Sicherheitsmaßnahmen für die Abbilder in den täglichen Ablauf integriert werden.

Häufige Fragen

Was ist die Plattform „Ohne Hierarchie in der Zukunft“?

Unordered Future ist eine Plattform für die Vermietung von GPUs sowie für KI-Anwendungen. Sie bietet Rechenleistung in der Cloud, Modelle und Anwendungs-Images, Container-Instanzen sowie Entwickler-APIs.

Kann Unordered Future ComfyUI direkt ausführen?

Ja, die App-Plattform bietet eine ComfyUI-Umgebung mit vorinstallierten häufig genutzten Knoten und Modellen sowie entsprechende Anwendungen wie Hunyuan Video und Flux.

Wie wird in einer zykluslosen Zukunft abgerechnet?

GPU-Instanzen werden je nach ausgewähltem Modell und Konfiguration dynamisch berechnet. Auf der offiziellen Website wird angegeben, dass es sich um eine Gebührenberechnung pro Sekunde handelt sowie dass dabei Energie verbraucht wird. Der tatsächliche Preis richtet sich nach den Angaben auf der Seite zur Erstellung der Instanz.

Gehen die Daten verloren, wenn eine Instanz heruntergefahren wird?

Laut den offiziellen Dokumentationen können die Daten nach dem Herunterfahren der Instanz gespeichert bleiben und nach dem Neustart weiterhin verwendet werden. Dennoch sollte man wichtige Dateien in einer separaten Kopie sichern.

Bietet Unordered Future eine API an?

Die offiziellen Dokumentationen behandeln die Abfrage von GPU-Ressourcen, das Erstellen von Containern, die Abfrage und Löschung von Instanzen, das automatische Herunterfahren, Cloud-Workflows sowie den Aufruf von Modellen.

Ist Unordered Future eine Open-Source-Plattform?

Die Plattform selbst ist ein kommerzieller Dienst mit geschlossenem Quellcode. Viele Modelle und Tools im Anwendungsmarkt stammen aus Open-Source-Projekten, doch die jeweiligen Lizenzen müssen separat überprüft werden.

Kann man das Geld zurückerhalten, nachdem man Strom gekauft hat?

Der offizielle Kaufvertrag definiert Strom als virtuelles Produkt und besagt, dass er in der Regel nicht zurückgegeben oder erstattet werden kann. Vor dem Aufladen sollte zunächst ein kleiner Test durchgeführt werden.